# 在测试数据上添加一列，预测收益
X_test['prediction'] = model.predict(X_test)

# 计算每天的股价变化率
X_test['p_change'] = (X_test['close'] - X_test['close'].shift(1)) / X_test['close'].shift(1)

# 计算累积收益率
# 例如，初始股价是1，2天内的价格变化率为10%
# 那么用cumprod()函数可以求得2天后的股价为1×（1＋10%）×（1＋10%）＝1.21
# 此结果也表明2天的收益率为21%。
X_test['origin'] = (X_test['p_change'] + 1).cumprod()

# 计算利用模型预测后的收益率
X_test['strategy'] = (X_test['prediction'].shift(1) * X_test['p_change'] + 1).cumprod()

X_test[['strategy', 'origin']].dropna().plot()
# 设置自动倾斜
plt.gcf().autofmt_xdate()
plt.show()